有关电子商务的论文

有关电子商务的论文1

　　摘要：在大数据背景下，为适应行业发展需求，国内外很多高校开始在电子商务专业本科生中开设数据挖掘的课程。针对电子商务专业对数据分析与挖掘人才培养需求和数据挖掘学科交叉性强的特点，结合实际教学经验，从教学组织、教学方式以及教学内容等方面进行了研究与探索，为培养大数据时代兼具商务管理和数据挖掘与分析的复合型人才奠定理论基础。

　　关键词：大数据；数据挖掘；电子商务；教学设计

　　０引言

　　近几年，随着互联网技术的发展和对人们工作生活的不断渗透，随着移动互联、物联网、云计算、智慧工程等新兴信息技术的出现和普及，数据在人们的生活中呈爆炸式增长，人们开始进入大数据时代。由于海量数据中记录了企业的发展、运营以及人们生活和行为的点点滴滴，所以，挖掘海量数据背后存在的模式、规律和趋势，并结合各行各业进行创新应用，已经成为这个时代的重要课题。我国电子商务经过近２０年的发展和数据累积，已经从用户为王、销售为王进入到数据为王的阶段，如何针对用户消费行为的分析，提升电子商务的运营效率，促进精准营销的开展，增加客户黏性，从而实现电子商务的智能化发展，是当前电子商务发展的重中之重。因此，在大数据背景下，为适应行业发展需求，国内外很多高校，尤其是应用型本科院校，在电子商务专业本科生中陆续开设大数据分析与挖掘系列的课程，其中作为大数据研究与应用的重要支撑技术的数据挖掘，是其中一门重要课程。

　　１电子商务专业开设数据挖掘课程的必要性

　　１．１行业发展的必然要求

　　进入大数据时代，“互联网＋”技术与传统行业深度融合，电子商务数据已覆盖了从用户、商家、第三方、物流等一系列商务环节。因此，充分利用大数据，有效分析和挖掘大数据的价值和规律，已成为推动电子商务深化发展的重要引擎。首先，数据挖掘技术是电子商务智能化的基础。由于电子商务的活动从开始就具备了信息电子化的先天优势，所以，用户在电子商务网站上发生的所有行为信息都被日志记录，包括用户对产品的搜索、浏览、在购物车加入或取出商品、收藏产品、对商品的讨论、评价、分享等。对这些用户行为信息进行收集和分析，可以挖掘用户的兴趣特征和潜在需求，实现对用户的个性化推荐。其次，数据挖掘技术支撑电子商务的精细化营销的实现。通过网络爬虫收集用户在消费过程种对商品的兴趣、偏好、评价等数据，并进行分析挖掘，可以更好地对用户进行细分，针对性地制定营销策略，更准确地把握用户态度和对产品的情感倾向，及时控制营销中的不良影响，从而提升用户体验和用户黏性。第三，数据挖掘技术推动电商物流的优化。通过对电商物流数据的分析和挖掘，可以预测市场需求变化的规律，帮助企业合理地进行库存管理和控制，优化配送路线，进行物流中心选址策略分析等。可见，对于电子商务专业大学生开设数据挖掘课程是行业发展的必然需求。

　　１．２专业人才培养的迫切需求

　　电子商务是利用信息和通信技术，通过Ｉｎｔｅｒｎｅｔ在个人、组织和企业之间进行商务活动和处理商务关系的一种活动。随着云计算、物联网及移动互联等新兴信息技术的迅速发展，大量传感器和监控设备不间断的数据采集和行业数据的持续积累，使大数据成为时代的鲜明特点。教育部电子商务专业教学指导委员会王伟军教授等人对１３８个电子商务专业本科人才的市场招聘需求进行研究发现，网络营销与数据分析是当前电子商务专业的主要能力需求，而目前我国开设电子商务专业的高校中开设数据挖掘及其相关课程的只有１４所。因此，该类别人才缺口目前较为严重，市场需求量较大。为了适应时代发展需求，高校在人才培养时既要注重电子商务运营管理能力的培养，同时更要注意商务数据分析与挖掘能力培养。培养同时具备这两种能力，并且可以将两种能力有效结合起来的应用型人才，是当前高校电子商务专业发展的趋势和方向。总之，在当前的电子商务活动中，商务管理是核心，数据分析与挖掘是手段。在大数据背景下，要提升电子商务的管理效率，实现电子商务的智能化发展，必须应用好数据挖掘这把利器。因此，在电子商务专业开设数据挖掘课程，是行业发展的必然要求，也是专业发展的迫切要求。

　　２电子商务专业数据挖掘课程教学思路设计

　　数据挖掘是一门交叉学科，涉及统计学、数据库、机器学习、高性能计算等多门学科相关内容，要求学生具有较为扎实的基础知识。由于课程难度较大，早期高校都把该课程作为研究生的专业课程。为适应市场需求和行业发展，近年来，也有些高校将此课作为本科生高年级选修课开设。从该课程的传统教学上来看，由于学生理论基础不够扎实，课程教学又多侧重算法的分析与实现，导致该课程存在教学难度大、理论教学过多、学习兴趣难以提高等问题。考虑到传统教学的问题以及电子商务专业培养应用型本科人才的实际情况，笔者认为该课程在教学过程中应“轻算法，重应用”，以启发学生数据思维为主，以理解算法思路为主（忽略细节实现），以合理构建数据挖掘模型、正确解读数据挖掘结果为主。在组织教学时，采用基于场景的启发式教学方式。该课程在讲授每个数据挖掘方法时，都通过一个电子商务问题进行导入；通过本节所授方法，形成解决问题的思路；最后通过专门数据挖掘软件进行方法的应用，通过对挖掘结果的解读分析，为导入问题的决策分析提供依据。通过这种由浅入深，由易到难的方式，引起学生学习兴趣，激发学生主动思考，真正成为课堂的主体。实践环节是学生理论联系实际的关键步骤，选用合适的数据挖掘软件工具非常重要，对于电子商务专业的学生，数据挖掘重在问题的建模和方法的应用，所以，该课程选择的数据挖掘工具是ＩＢＭ公司的ＳＰＳＳＭｏｄｅｌｅｒ。ＳＰＳＳＭｏｄｅｌｅｒ拥有丰富的数据挖掘算法，本课程涉及到的分类、聚类、关联分析、时序分析、社会网络分析挖掘等主要数据挖掘功能均可实现，而且其操作简单易用，分析结果直观易懂，可以使用户方便快捷地实现数据挖掘。学生通过对算法基本思路的了解，针对实验问题设计数据挖掘方案，并通过数据挖掘软件进行算法的应用和结果的分析，理论和时间的顺利衔接，进一步加深学生对数据挖掘方法的认识和理解。

　　３电子商务专业数据挖掘课程教学内容设计

　　数据挖掘课程主要讲解数据挖掘的基本概念、主要方法和技术、应用情况及发展趋势，目的在于启发学生的数据思维，提升学生数据分析与挖掘的能力，深入理解电子商务数据在电子商务中的重要地位和作用，实现商务管理和数据挖掘的有机结合。由于数据挖掘课程理论性和应用性均较强，反映在教学要求上，既要重视理论学习，又要重视实践环节。具体来说，就是一方面通过理论教学使学生对理论内容有较深入的理解和领悟；另一方面结合实践教学，鼓励学生多动手，多思考，综合运用所学知识分析和解决实际问题。

　　３．１理论教学设计

　　针对大数据时代的数据特点和应用特点，在数据挖掘课程的理论教学设计时，其内容不仅包括传统的基础性的分类、聚类、关联分析、时序分析等数据挖掘方法，还注重根据电子商务行业特点进行知识的拓展介绍，比如在将关联分析的时候，除了传统的购物篮分析，还增加了序列模式分析内容；比如在结合社会化电子商务的发展，对社会网络分析、文本挖掘等前沿数据挖掘知识也进行了一定的拓展介绍。这些拓展内容，不但丰富了学生的知识体系，也为部分学生的课下深度扩展指明了方向。我校电子商务专业的数据挖掘课程总学时为４８学时，其中理论教学３２学时，主要内容及其学时分配如表１所示。表１数据挖掘课程理论教学安排序号章节标题内容提要学时１数据挖掘概述数据挖掘基本概念与功能；基本流程与步骤；基本方法与应用；拓展：数据库，数据仓库与数据挖掘的关系２２数据预处理数据清洗；数据的集成与转换２３分类分析决策树分类；贝叶斯分类；分类特点及结果分析６４聚类分析Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类；两步聚类；聚类特点与结果分析６５关联分析频繁项集；关联规则挖掘；关联分析效果评价；拓展：序列模式分析８６时序分析移动平均模型；指数平滑模型；拓展：ＡＲＩＭＡ模型６７数据挖掘发展趋势社会网络分析；文本挖掘；Ｗｅｂ挖掘２理论教学在组织时，基本上以“课堂引例－问题分析－算法思路讲解－课后练习”的方式展开。通过实例分析，给学生介绍各种算法的基本思想和相关概念，引起学生学习兴趣。在讲授算法时，通过具体的简单数据演算实例来分析数据挖掘的过程和结果，使学生在实际案例中明白数据挖掘算法在处理数据过程中的作用和意义。虽然该课程开设在电子商务专业的第六学期，但是，由于数据挖掘课程本身需要多个学科的基础知识，在目前的大学课程体系内，难以在有限的时间内开设全部先修课程。因此，在理论讲解时，对涉及到学生比较生疏的知识点，应根据学生的知识水平，予以补充说明。例如，在讲决策树分类时，对于信息论中信息熵基本概念和计算方法，可以结合实际数据集合，进行讲解和计算。

　　３．２实验教学设计

　　数据挖掘是一门紧密结合实际应用的课程，具有较强的实践性。实践教学环节中，首先教师讲解实验步骤，然后安排学生进行实验，并对实验结果做详细分析与评价。每个实验要求学生完成以下几方面的内容：（１）根据实验问题设计数据挖掘方案和实施流程；（２）进行数据预处理，并构建数据挖掘模型；（３）解读数据挖掘结果，并联系实验问题进行具体分析；（４）实验拓展与总结。在实验拓展和总结部分，可以设计一些开放性的题目，比如在进行关联分析时，可以设计这样的问题“如果支持度阈值设置时降低十个百分点，频繁项集会有哪些变化？关联规则的准确性和适用性会有哪些方面的变化？”。在实验环境下，学生可以通过对比实验，比较容易得到结果，而在总结这些变化规律时，又可以强化和巩固对关联规则、频繁项集、支持度、置信度等这些概念和指标意义的理解，从而更好的应用在以后的工作实践中。结合电子商务活动特点以及数据挖掘在电子商务中的应用，该课程的实验是１６学时。在实验设计时，共设计了五个单人实验和一个综合性多人实验.由于使用数据挖掘技术处理实际问题时，很多时候需要综合运用一些数据挖掘方法，其设计方案不止一种，分析结果也不一定完全一致。为激发学生的主观能动性，本课程在最后需要每个小组共同完成一个综合性的数据挖掘作业。研究表明，对于本科生来说，指导教师给出一些具体的题目，如大学生消费状况预测、校园共享单车满意度分析等，这些热点问题更容易激发学生的学习兴趣。综合作业从数据挖掘方案的设计、数据采集、数据预处理、数据建模、结果分析以及报告撰写全部由小组成员协作完成，通过这样一个完整的分析问题、解决问题的过程，不但可以锻炼学生综合应用知识的能力，也可以锻炼学生的沟通写作能力。在综合性作业完成的过程中，教师需要给予一定的指导，例如教师可以介绍问卷星等网络调查平台或网络爬虫等工具帮助学生进行原始数据的采集；通过对数据挖掘方案的点评，帮助学生更合理的选取数据分析指标，设计数据挖掘方案；通过报告撰写指导，帮助学生规范化的总结实验分析结果。

　　４结论

　　大数据时代的电子商务活动中，对电子商务人才的数据挖掘和分析能力非常迫切，在电子商务专业中开设数据挖掘课程是行业发展和专业发展的必然要求。在电子商务专业开设数据挖掘课程既有别于研究生也有别于计算机等理工科专业，“轻算法，重应用”，以提升学生主动学习兴趣为导向，采用基于场景的启发式教学方法更合适。本文从教学思路、教学方法、教学内容等方面进行了思考和探索，经课程开设两年来的教学实践证明，学生在学习上的主观能动性得到了一定的体现，理论和实践相结合的能力得到了锻炼。激发学生学习兴趣，培养学生的主动性思维，是当前教学中的重要课题，在电商行业不断发展的过程中，如何更好的将最新行业问题融入教学过程，实现理论和实践的有机结合，需要我们进一步深入思考和探索。

　　参考文献

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有关电子商务的论文2

　　“互联网+”时代的到来，带来了云计算、大数据、物联网等相关技术的大规模更新，使得电子商务呈现高速增长态势，同时，由于现在生活节奏加快，使得网上消费群体的规模不断扩大，各种网购平台的业务范围也在不断扩大，因此，很多中小企业抓住商机，纷纷介入电子商务。但是在中小企业的电子商务在发展过程当中，很多中小企业由于缺乏成功的电子商务的经验，导致在运营过程中出现了诸多问题。

　　一、中小企业电子商务发展现状分析

　　1.政府大力支持

　　作为国民经济的重要组成部分，电子商务日益受到政府部分的重视，各个地区的政府部门为了推动本地电子商务发展，从政策、资金方面给予了大力扶持，并且纷纷出台有关规章制度，使得电子商务的运行有章可循、有法可依，力图实现多领域、多元化的多元发展思路。

　　2.通信设施日趋完善

　　电子商务离不开通信产业的支持，十三五规划开展以来，我国企业信息化建设的速度不断加快，信息技术不断发展，各地通信基础设施建设和保障工作的开展也进入良性循环，从物质方面对中小企业的电子商务做出了极大的保障。

　　3.中小企业电子商务大范围普及

　　目前，中小企业电子商务的应用大范围开始普及，而且很多中小企业不但在常见的京东、当当、亚马逊、淘宝等购物网站上开展电子商务，而且还在很多门户网站上发展了电子商务。

　　4.电子商务产业基地纷纷建设

　　目前，我国多地开始着力打造专业电子商务产业基地，诸多中小企业纷纷落户电子商务产业基地，真正实现了库存、物流、消防等重要环节的安全系统的管理。

　　5.配套物流网络日益完善

　　电子商务的发展离不开物流网络的支持，为了解决部分城市和地区物流成本高、中转慢的难题，各地纷纷出台相关举措，鼓励物流企业在本地落户，竭尽全力实现中小企业电子商务的“最后一公里”的困境。

　　二、现阶段阻碍我国中小企业电子商务发展的难题

　　1.人才匮乏

　　电子商务的发展离不开通晓网络安全、计算机软件、经营管理以及网络推广营销的人才，但是这样的人才对于尚且出于初级发展阶段的中小企业来说，十分匮乏。20xx年4月，中国电子商务研究中心发布《20xx年度中国电子商务人才状况调查报告》。报告显示，75%的电商企业存在人才缺口，电人才比较稳定、能够满足企业运营要求的企业仅占25%，其中有超过三分之一的企业需要每月甚至每周都进行招聘。

　　2.内部信息建设落后

　　电子商务与传统商务相比，最大特点就是运转快、效率高，这就要求开展电子商务的企业内部的信息系统建设要相对完善，但是目前绝大多数中小企业的内部信息系统建设相对落后，生产、库存、物流还是采取原始的人工统计，根本不能实现部门之间快速交流，使得电子商务无法快速及时的开展。

　　3.诚信问题

　　很多电子商务在交易全程中，买卖双方基本不会见面，因此在进行资金和货物往来的时候，诚信就成为了双方首要考虑的问题，这就导致双方宁可采取传统方式进行交易，极大挫伤了中小企业开展电子商务的积极性。以20xx年最为著名的“菠萝事件”为例，即使前期达成口头协议，也存在一方中途变卦以及产品质量无法保证的问题。

　　三、中小企业开展电子商务的策略

　　1.打造正规专业的电子商务平台

　　现阶段，相当一部分中小企业的电子商务还停留在零售阶段，要解决这个问题，就要鼓励大型专业的电商企业参与，打造正规专业的电子商务平台，让中小企业在电子商务中不仅可以销售，还可以批发。

　　2.建设完善特色产业园

　　积极推进的特色产业园建设，根据本地的特点和优势，充分发掘区位优势，打造专业化、系统化的电子商务产业园，并且对入驻的中小企业、物流企业和服务行业进行统一的数字化管理，同时建立有效产业园内部系统，让各个中小企业之间及时互通有无，从而有效实现电子产业园的高效和便捷。

　　兰州西固丝路电商产业园成功建立，该产业园不仅有其他传统电商产业园应有的基础设施，而且有一系列的政策、管理、法律、财务、市场推广等相应项目，事实证明，电商产业园的建立，不仅有效解决了5000人的就业问题，也有效拉动了当地产业的发展。

　　3.引进新技术，完善电子商务的配套系统

　　随着信息技术不断升级，电子商务也在不断发展，因此，中小企业开展电子商务就离不开新技术的引进，同时相关政府和行业组织也要积极运用物联网、云计算等技术，开展智能仓储、多层次高效物流，同时要利用新技术，提升电子支付的安全性和快捷性。

　　4.职能部门发挥监管作用，健全信用保障，降低电子商务风险

　　信用是电子商务成功开展的基础，因此各级政府以及有关行业组织应该结合电子商务的具体情况，建立相应的保障和监督机制，在构建安全快捷的交易平台的同时，加强相应的监督和风险控制。

　　江苏沛县市场监管局通过对全县境内将近400多家电商企业以及1.4万个人网店的规范监管，在辖区范围内专门针对电子商务行业开展消费者放心活动以及消费权益保障活动。从而让电子商务从业者的依法经营的意识大幅度提高，并且从根本上对电子商务中的诚信问题进行了保障。

　　四、结语

　　互联网的迅猛发展给中小企业电子商务的发展带来了契机的同时，也带来了很大的挑战。中小企业的电子商务要获得快速发展不仅依靠政府和相关行业组织创新一系列模式、降低物流成本，同时也需要中小企业自身严于律己，在把握形势和契机的基础上，提高自身信誉和科技含量，实现电子商务的长足发展。

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　　摘要：电子商务是社会生产以及商品流通达到一定的程度的产物，同时也是现代信息技术发展成熟的结果。电子商务的特征为虚拟化、透明化以及高效率等等。基于云计算的电子商务模式是通过云计算技术将经济、管理、网络技术以及计算机新型技术融合的商务活动新模式。将云计算技术对中小型电子商务企业的应用作为研究对象，重点研究云计算对中小型电子商务的推动作用。为中小型电子商务企业面对互联网技术的变革提供理论以及实践指导意义。

　　关键词：中小企业;电子商务;云计算;互联网

　　引言

　　电子商务在近些年来获得突飞猛进的发展，电子商务企业渐渐发展成熟，例如亚马逊电子商务网站、当当网以及淘宝网，这些电子商务在最近几年的发展中获得了巨大的进步。同时，很多中小型的企业也开始迈向电子商务领域。但是中小型企业的资源匮乏，面向电子商务的建设，还无法进行资金以及技术的投入。另外，一些中小型企业对待电子商务的基本架构以及交易体系不了解，无法有力开展电子商务业务。云计算技术的出现，为中小型企业转变电子商务提供了有效的服务，云计算提供的云平台服务体系，降低了中小型企业转型为电子商务的门槛。本文将云计算技术对中小型电子商务企业的应用作为研究对象，重点研究云计算对中小型电子商务的推动作用，为中小型电子商务企业面对互联网技术的变革提供理论以及实践指导意义。

　　一、中小企业电子商务的特点

　　针对云计算的电子商务模式，中小型企业比大型电子商务企业有着独特的特点。中小型电子商务企业的资金以及技术水平比较低，企业经营规模较小。不能做到大型电子商务企业，例如京东、亚马逊等企业耗费大量的资金做广告，建立品牌，增加市场占有率。也没有历史文化的品牌效应，同时也没有做低成本销售的实力。因此，中小型企业更不可能拥有自己的大型销售平台，因此，云计算技术的出现可以有效解决中小企业的这些问题。中小企业电子商务可以租赁云服务商提供的服务，凭借着中小企业自身工作的简易性，交易的简单性两个特征，使用具有普遍性的云计算服务便可以支撑自己的电子商务经营模式。

　　二、中小企业电子云计算电子商务模式的优势

　　1.能够减少中小企业的信息化成本

　　云计算技术拥有强大功能的大型服务器集群，中小型电子商务企业可以省去自己构建电子商务信息基础设施的资金与技术问题。另外，云提供商为中小型企业提供的服务以及信息处理均在云端，并非在企业内部的计算机上运行。因此，云计算服务平台为中小型电子商务企业提供了海量的存储空间，强大的计算能力。由于所有的服务能力都在云端，因此对客户端的硬件需求非常低，客户端只需使用普通计算机，利用较小的硬盘以及内存，软件只需使用较为普通的浏览器，即可完成多样化，复杂化的数据处理过程。

　　2.能够提供安全的交易环境

　　在云计算平台中，由于数据进行集中的存储与处理，因此对数据进行安全检测非常容易。云计算平台中的数据中心能够承载数据，并对数据进行统一的管理、资源分配、均衡负载以及安全检测，能够最大化的保护中小企业数据安全。对于云平台的提供商而言，具有先进的安全防御技术，能够抵御各种网络入侵活动，包括病毒、木马以及盗取数据等不良网络行为。此外，云平台还提供先进的数据加密技术，有效保障云平台安全，也同样保护了中小企业电子商务数据的安全。

　　3.促进电子交易流程完善化

　　云计算平台的交易系统包含了多元化的安全控制系统，以便控制电子交易的安全性;通过对电子交易信息的集中统一管理，能够将中小型电子商务企业的数据处理、信息交流以及资金支付功能控制在非常科学的，规范的控制范围。另外，云计算平台也可提供极具个性化的支付服务，例如亚马逊电商网站上的DevPay服务和Simp~Pay服务。

　　总结

　　本文首先阐述了中小型企业的电子商务发展历程以及应用电子商务的必要性，其次将中小型企业的电子商务特征与大型电子商务特征做了详细对比与分析，最后从减少中小企业的信息化成本、提供安全的交易环境、促进电子交易流程完善化三个方面深入的探讨了中小企业电子云计算电子商务模式的优势。

　　参考文献：

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